...较,完成端点检测的一级粗判,在语音起止点的模糊帧段,取一定范围的信号矢量,让这些矢量经过处理后再通过有限状态矢量量化器(FSVQ),得到量化矢量,再对量化矢量进行二级细判,从而得到准确的语音起止点。
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针对实际通信信道的时间相关特性,提出了一种基于有限状态向量量化（FSVQ）的信道量化算法。算法首先将信道划分为有限个状态,并为每一状态设计一个码本,码本用来量化从对应状态转移而来的信道。
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语音识别的矢量量化技术研究--《河北工程大学》2007年硕士论文 的地位。在低信噪比环境下,利用短时能量和过零率很难得到精确的检测结果。因此,本文根据语音帧间相关性,引入有限状态矢量量化(Finite-State Vector Quantization,FSVQ)技术,并将其与传统的双门限比较法相结合用于语音的端点检测,且给出具体实现步骤。大量实验表明这种技术可
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Combined with FSVQ algorithm, the traditional DCT transform and integer DCT transform are used to improve the performance of image compression.
对经典DCT变换和整数DCT变换进行研究，并把它们和有限状态矢量量化编码算法相结合，提高了对图像的压缩性能。
A speech recognition method is described, that is based on a combination of finite-state vector quantization (FSVQ) and dynamic spectral features.
结合动态谱特性的语音识别研究，阐述了一种有限状态矢量量化(FSVQ)方法。
The FSVQ-CEC scheme is applied to an analysis-synthesis adaptive predictive speech encoding system so as to exploit the redundancy between vocal tract codevectors and excitational codevectors.
将该方案实际应用于分析合成自适应预测语音编码系统，它有效地利用了声道参数码矢和激励参数码矢之间的冗余信息。
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